論文の概要: Multiplicity Boost Of Transit Signal Classifiers: Validation of 69 New
Exoplanets Using The Multiplicity Boost of ExoMiner
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02470v2
- Date: Fri, 5 May 2023 04:24:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-08 10:31:50.187620
- Title: Multiplicity Boost Of Transit Signal Classifiers: Validation of 69 New
Exoplanets Using The Multiplicity Boost of ExoMiner
- Title（参考訳）: 交通信号分類器の多重性向上:ExoMinerの多重性ブーストを用いた69個の新しい太陽系外惑星の検証
- Authors: Hamed Valizadegan, Miguel J. S. Martinho, Jon M. Jenkins, Douglas A.
Caldwell, Joseph D. Twicken, Stephen T. Bryson
- Abstract要約: 既存のトランジット信号ベッター(分類器)を与えられた場合、多重度情報を用いてその性能を向上させる。
次に、提案したExoMiner V1.2の多重化促進フレームワークを用いて、ケプラーカタログから複数のKOIを持つ系に対して69個の新しい太陽系外惑星を検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Most existing exoplanets are discovered using validation techniques rather
than being confirmed by complementary observations. These techniques generate a
score that is typically the probability of the transit signal being an
exoplanet (y(x)=exoplanet) given some information related to that signal
(represented by x). Except for the validation technique in Rowe et al. (2014)
that uses multiplicity information to generate these probability scores, the
existing validation techniques ignore the multiplicity boost information. In
this work, we introduce a framework with the following premise: given an
existing transit signal vetter (classifier), improve its performance using
multiplicity information. We apply this framework to several existing
classifiers, which include vespa (Morton et al. 2016), Robovetter (Coughlin et
al. 2017), AstroNet (Shallue & Vanderburg 2018), ExoNet (Ansdel et al. 2018),
GPC and RFC (Armstrong et al. 2020), and ExoMiner (Valizadegan et al. 2022), to
support our claim that this framework is able to improve the performance of a
given classifier. We then use the proposed multiplicity boost framework for
ExoMiner V1.2, which addresses some of the shortcomings of the original
ExoMiner classifier (Valizadegan et al. 2022), and validate 69 new exoplanets
for systems with multiple KOIs from the Kepler catalog.
- Abstract（参考訳）: 既存の太陽系外惑星のほとんどは、補完的な観測によって確認されるのではなく、検証技術を用いて発見されている。
これらの手法は、その信号に関連する情報(xで表される)を与えられた外惑星(y(x)=外惑星)である遷移信号の確率であるスコアを生成する。
多重度情報を用いてこれらの確率スコアを生成するRowe et al. (2014)の検証手法を除いて、既存の検証手法は多重度アップ情報を無視する。
本稿では,既存のトランジット信号vetter (classifier) を与えられた場合,多重性情報による性能向上を前提とした枠組みを提案する。
我々は、このフレームワークを、vespa (Morton et al. 2016), Robovetter (Coughlin et al. 2017), AstroNet (Shallue & Vanderburg 2018), ExoNet (Ansdel et al. 2018), GPC and RFC (Armstrong et al. 2020), ExoMiner (Valizadegan et al. 2022)など、既存の分類器に適用して、このフレームワークが与えられた分類器のパフォーマンスを向上できると主張する。
次に、提案したExoMiner V1.2の多重化促進フレームワークを使用し、元のExoMiner分類器(Valizadegan et al. 2022)の欠点に対処し、ケプラーカタログから複数のKOIを持つ系に対して69個の新しい太陽系外惑星を検証する。
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